基于Zadeh-X变换的图像隐藏和挖掘技术

提出了用于底层图像挖掘和隐藏的Zadeh—X变换方法，同时巧妙的运用了人类视觉的对比度分辨率限制（只能分辨大于5个灰度／色度级的图像成份）对图像进行隐藏和挖掘。我们首先通过图像的灰度谱，获取图像的灰度分布信息，然后用Zadeh—X变换对原始图像进行白、黑或其它背景颜色的隐藏，隐藏后的图像具有很好的伪装性。我们同样也可用Zadeh—X变换从隐藏后的图像中把原始图像不失真地恢复出来。     

医学图像灰度归一化方法研究

不同的医学成像因素造成相同性质的组织在图像灰度信息上的不一致。灰度归一化就是在保留具有诊断价值的灰度差异的同时,减小甚至消除图像中灰度不一致而进行的图像转换方法,以便计算机自动分析处理。当前常见的算法根据灰度转换的依据分为基于直方图的灰度归一化以及基于图像内容特征的灰度归一化两大类。针对这两类处理算法进行了综述。     

图像挖掘技术及医学应用

目的：图像挖掘技术作为图像处理的一个分支,是一门正在受到强烈关注的学科。随着图像获取和存储技术的发展,人们每天都可以获取许多有用的图像信息,但缺乏有效的分析技术分析这些数据,因此如何获取包含许多有用的信息图像数据,并充分利用这些图像数据,是目前图像挖掘技术所讨论的热点。本文就对图像挖掘的研究和应用现状进行了深入研究和分析。方法：通过阐述图像挖掘的概念、主要框架、底层图像挖掘和高层图像挖掘的主要技术,探讨了图像挖掘技术在生物医药和DNA分析中、医学影像数据分析中及法医学中的应用。结果：图像挖掘技术是一种有效分析、获取图像中所隐含的有用信息、图像数据之间的关系和其他隐含的模式的技术,而且,随着工程学和医学学科的交互渗透,图像挖掘技术也开始应用于医学领域中。结论：本文总结了目前比较常用的图像挖掘技术,同时结合我们在该领域所做的工作,对涉及的技术进行了阐述,并指出今后在医学应用中的研究方向。     

图像的带参数二值化方法

这里提出一种图像的带参数的二值化方法。参数由我们提出的图像的灰度/色度谱分级平坦化技术给出。图像的带参数的二值化方法不仅在实现传统的黑白二值化方面,有强于Windows的绘图软件的黑白二值化功能,而且可以实现任意灰度间隔的二值化。因此该方法除能用于任意灰度起点的一般意义上的二值化外,特别适宜于图像的挖掘和隐藏。     

结合二维灰度直方图与PCNN的医学图像多类分割

针对医学图像中对组织器官多类分割的要求,提出一种结合二维灰度直方图的脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural networks,PCNN）图像多类分割算法.首先根据PCNN模型的局部连接作用和阈值衰减特性对图像进行多类分割,然后利用基于类内最小离散度的二维直方图算法计算出PCNN网络迭代时的最佳门限值,从而实现医学图像的多类分割.通过对仿真的正常颅脑和非正常的颅脑核磁共振图像进行测试,结果显示本PCNN图像多类分割算法能够有效地分割出核磁共振颅脑图像中不同脑组织.因此,本文算法具有应用于医学图像的多类分割的可行性,并提高计算机辅助分割医学图像的准确性.     

彩色图像二值化算法及应用

目的:利用灰度/色度谱平坦化技术及彩色图像质量评价作为支撑,在给出严格的图像(含彩色图像)二值化概念的基础后,提出一种新的彩色图像二值化算法,此算法可以对图像进行挖掘和隐藏,并且还提出一种新的23位彩色图像格式。方法:采用Zadeh-X变换算法,保证变换前后的图像具有相同的平均亮度值,并利用保值二值化变换算法增加变换后的二值化图像色彩亮度。结果:提高了图像的对比度和可分辨性,使二值化图像增加了一种新的图像格式:23位位图格式,这种格式使图像的信息量大大减少,可便于压缩。结论:这种彩色二值化扩展了传统意义的黑白图像二值化的概念,使二值化的应用更加广泛,并且利用此方法还能对图像进行隐藏和挖掘,新的图像格式还可用来并提高了对比度,使图像的信息量大大减少,以便用于压缩。     

组织B型超声图像灰度与其温度相关性研究

本文研究了生物组织B型超声图像灰度与其温度的相关性.以新鲜的离体猪肝为研究对象,采集离体猪肝在不同温度(28℃～45℃)下的B超图,再利用图像处理技术提取不同温度下的B超图像灰度值,从而确定猪肝组织B超图像灰度与其温度的相关性.实验结果表明:猪肝B超图像中AOI(area ofinterest)的平均灰度与温度存在明显的相关性,当猪肝温度发生变化时,其B超图像灰度也发生变化.利用生物组织B超图像灰度的温度相关性可无创检测癌微波热疗中的组织温度.     

基于局部平面信息的三维灰度图像方向内插方法

灰度图像插值是体绘制的预处理步骤,插值结果的好坏,直接影响着绘制的效果。通过,插值错误主要出现的组织的边界处,组织的表面上灰度的变化较小,如果在表面上做插值,就可以保证插值在相同组织之间进行,避免了常用的线性插值会产生新组织的错误,而在组织内部,由于灰度值变化不大,只要做简单的线性插值就可以了,基于上述考虑,本文以局部平面近似组织的表面,将局部表面方向和梯度信息用于三维灰度图像的内插重建,充分利用     

灰度级别对基于互信息医学图像配准方法的影响

医学图像配准在医学图像处理领域中已经被广泛使用。基于互信息配准的方法具有自动化程度高、配准精度高等优点。基于互信息的配准方法实质上是一种进行灰度统计和计算的方法 ,因此同一图像采用不同的灰度表示必然会影响配准结果。在分析灰度级别的压缩对于图像质量的影响和基于互信息配准方法的影响的基础上 ,进行了一系列的多模态医学图像配准试验 ,从配准精度和计算时间两个方面比较了不同的灰度级别对图像配准的影响。在详细分析和比较不同级别图像配准结果的基础上 ,给出了基于互信息配准时所采用的合理灰度级别的建议。     

灰度测定在实验医学研究中的意义及应用

人类通过眼睛观察客观世界获取的都是图像,采用绘画、照像、摄像技术手段将这些视觉图像记录下来称其为模拟图像.将模拟图像数字化转换成计算机能够处理的数字矩阵或数组称为数字图像.转化步骤：（1）抽样-将构成图像的空间位置用像素点表示;（2）量化-将每个像素点的明暗程度用离散的数值表示,称其为灰度.图像（i,j）位置上像素点的灰度值为f（i,j）,是这个像素点亮度（Intensity）的描述.     

蒙特卡罗方法研究均整器对6MVX线能谱的影响

目的：用蒙特卡罗方法计算Varian Trilogy加速器无均整器条件下6MVX射线能谱。分析均整器对能谱的影响。方法：先用BEAMnrc分别模拟计算Varian Trilogy加速器6MV射线在具备均整器和无均整器条件下,方野边长分别为4cm、6cm、8cm、10cm、20cm和40cm时的相空间文件。以相空间文件为输入用BEAMDP分析光子能谱。结果：无均整器条件下光子注量增大,在光子能谱峰值附近最明显．射野边长为4cm时去掉均整器后光子注量增加的最多为6．284倍,随着射野增大增加倍数减小,射野边长为40cm时最小为2．398倍．无均整器条件下光子谱峰值能量降低,光子谱整体左移,平均能量明显减小。结论：去除均整器后,加速器的输出光子能谱发生较大变化。随之剂量特性发生改变,临床上可能产生一定的获益或未知情况,尚需要进一步的研究支持。     

基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割

提出一种基于灰度积分投影与模糊C均值聚类的肺实质分割算法,用于CT图像的快速自动分割。首先,对原始肺部CT图像分别在水平和垂直方向上进行灰度积分投影;然后,选用平滑样条曲线拟合平滑原始图像的积分投影曲线,并提取拟合平滑前后曲线的极大值点,确定肺实质初始边界;最后,利用模糊C均值聚类算法对边界内区域进行分割,结合滚动小球法修复边界区域,获得肺实质区域。选取LIDC (肺部图像数据库联盟)数据库中20组图像（平均每组图像包含120幅CT图像）进行实验,平均分割精度为95.66%,平均每幅图像花费时间为0.77 s。实验结果表明,该方法可以用于CT图像肺实质分割,具有全自动、高精度、鲁棒性等特点。     

眼组织超声回波频谱特性

眼组织回波频谱是设计眼科超声接收滤波器的基本参数。眼是一个不均匀的器官,所以无法用软组织平均声衰减系数对其回波频谱作出准确的估计。从声学的角度研究了人眼结构,用10 MHz单元超声换能器对人眼在体扫描,观察了回波频谱的变化规律,并在此基础上讨论了眼组织特性的影响。结果表明,球内回波的中心频率的变化很小,但是从眼底开始3~5 mm后的回波中心频率随着深度快速下降,平均斜率约为-0.16 MHz/mm。在探头通带范围内消除探头和电路的影响后观察组织的频谱特性,发现晶状体后囊频谱比较平坦而眼底组织的频谱有随频率升高的趋势。前者特性接近于高反射率的平面靶,而后者接近于瑞利散射子的特性。     

高压输电线电磁辐射对大白鼠血红蛋白红外光谱的影响

红外光谱能表征分子的结构,利用傅立叶变换红外光谱仪可分析大白鼠血红蛋白红外光谱变化。用高压电场和磁场照射大白鼠一年,结果表明,实验组大白鼠血红蛋白的红外光谱图发生了改变,说明输电线工频电磁辐射引起了大白鼠血红蛋白分子结构的不同程度的改变。     

磁场对高锰酸钾溶液吸收光谱的影响

目的:研究了磁场对高锰酸钾(KMnO4)吸收光谱的影响.结果:KMnO4溶液整体磁化及以磁化水为溶剂的KMnO4溶液吸收光谱与原溶液有所不同,其最大吸收波长紫移,二者紫移程度不同,而且吸收峰处吸光度有所增加.在一定时间内磁化时间越长,吸收峰处吸光度增加越多,磁场强度越大对吸收曲线影响越显著.说明在磁场作用下,水分子及高锰酸钾结构及状态的改变对高锰酸钾吸收光谱有影响.     

The Presentation and Classification of Anxiety in Autism Spectrum Disorder

Research on the expression and prevalence of co‐occurring anxiety disorders and autism spectrum disorders (ASDs) has produced variable results, in part due to the diversity in sample ascertainment and composition, methodology, and the operationalization of anxiety across studies. The present review organizes these findings to consider whether anxiety symptoms reported in ASD are better categorized as (a) a part of ASD or (b) a comorbid disorder. Although there is some support for the presence of co‐occurring, potentially comorbid anxiety disorders in ASD, a shift toward measurement validation and dimensional approaches in future research is needed to determine the role of anxiety in ASD, particularly regarding its “typical” and “atypical” presentation in this population.